# -*- coding: utf-8 -*-
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@auth:sirius
@time:2017.10.26
@topic:Logistic回归模型和梯度下降分类器(SGDC)用于乳腺肿瘤的二分类预测
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import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

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数据预处理
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column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin', 'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class'] # 创建特征列表
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', names=column_names) # 使用pandas.read_csv()从互联网读取数据集
data = data.replace(to_replace="?", value=np.nan) # 将?替换为标准缺失值表示
data = data.dropna(how="any") # 丢弃带有缺失值的维度（只要有任何一维有缺失）
print data.shape # 输出data的数据量和维度

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将数据集划分为训练集和测试集
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[column_names[1:10]], data[column_names[10]], test_size=0.25, random_state=33) # 随机采样 25% 的数据用来测试，75%的数据用于训练
# 查验训练样本和测试样本的数量和类别分布
print '训练样本的数量和类别分布'
print y_train.value_counts()
print '测试样本的数量和类别分布'
print  y_test.value_counts()

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使用Logistic线性模型学习数据集并进行预测
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# 标准化数据，使得每个维度的数据的方差为1，均值为0，使得预测结果不会被某些维度过大的特征值的主导
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)
print '标准化数据运行完毕'

print '初始化 LogisticRegression 和 SGDClassifier'
lr = LogisticRegression()
sgdc = SGDClassifier()

print '调用Logistic中的fit()函数来训练模型参数'
lr.fit(X_train, y_train)
print '使用训练好的模型lr 对 X_test进行预测，结果存储在变量lr_y_predict中'
lr_y_predict = lr.predict(X_test)

print '调用SGDClassifier中的fit()函数来训练模型参数'
sgdc.fit(X_train, y_train)
print '使用训练好的模型sgdc对X_test进行预测，结果存储在变量sgdc_y_predict中'
sgdc_y_predict = sgdc.predict(X_test)
print '运行完毕！！！'

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评估分类器分类性能
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print '使用学习器模型自带的score函数获得模型在测试集上的准确率'
lr_accuracy = lr.score(X_test, y_test)
print 'Logistic回归的分类准确率是：%f' % lr_accuracy
print '利用classification_report获得其他三个评估指标'
lr_report = classification_report(y_test, lr_y_predict, target_names=['良性', '恶性'])
print lr_report

print '使用学习器模型自带的score函数获得模型在测试集上的准确率'
sgdc_accuracy = sgdc.score(X_test, y_test)
print '随机梯度下降的分类准确率是：%f' % sgdc_accuracy
print '利用classification_report获得其他三个评估指标'
sgdc_report = classification_report(y_test, sgdc_y_predict, target_names=['良性', '恶性'])
print sgdc_report
